人工智能从根本上重塑了预测分析，使预测比以往任何时候都更加精确。 各行各业的企业都在利用人工智能的广泛功能来预测未来趋势并为即将发生的事情做好准备。 任何预测的准确性都取决于许多因素： 的复杂性、预测模型的稳健性以及所训练数据的质量和数量等等。 人工智能算法 是一种生成式预训练模型，专为预测时间序列数据而设计。它是一项强大的资产，可让您更准确地预测未来结果，让您有远见地利用即将到来的机会并避开可能的陷阱。 Nixtla 的 TimeGPT 下面，我们将仔细观察 TimeGPT，从各个角度对其进行分析，并展示如何将其与数据库集成，以最大限度地发挥预测分析的全部潜力。 什么是时间GPT？ TimeGPT 是一个用于时间序列数据预测的预训练生成模型。其核心功能是根据历史数据预测时间序列中的未来值。 该应用程序使用窗口技术来分析历史数据点并识别模式，按顺序处理数据。这使得它能够通过推断这些已识别的模式来预测未来值。 TimeGPT 概述 ：Nixtla 的 TimeGPT 将预训练模型应用于时间序列数据，使用收集到的数据来预测新数据集，无需进行特定训练，这与传统模型不同。 创新的预训练 ：TimeGPT 擅长识别时间序列数据中的复杂模式，在趋势、季节性和异常检测方面超越了许多传统模型。 高级模式识别 ：通过使用先进的神经网络，TimeGPT 提供高效的预测，通过消除特定于数据集的再训练来减少时间序列分析通常所需的时间和资源。 高效预测 ：与静态传统模型不同，TimeGPT 具有持续学习和适应的潜力，在新数据出现时保持准确性。 持续学习和适应 TimeGPT 的特点和优点 作为领先的预测分析模型之一，TimeGPT 提供先进的功能，提供各种独特的功能，使其成为管理复杂预测场景的强大资产。这些包括： 异常检测 利用预测建模技术，TimeGPT 擅长识别时间序列数据中的异常模式或异常值，这些数据通常表明重大但意外的事件。 功能： 此功能对于企业和分析师快速检测和响应异常事件至关重要，确保预测模型即使在存在异常的情况下也保持准确和可靠。 优点： 外生变量处理 TimeGPT 可以将外部因素或外生变量（例如零售销售预测的天气条件）纳入其分析中。 特点： 此功能可以通过考虑外部因素的影响来进行更细致、更准确的预测，这在外部因素显着影响数据趋势的场景中特别有用。 好处： 微调 虽然 TimeGPT 是一个预先训练的模型，但它提供了微调功能以适应特定的数据集或独特的预测需求。 特点： 此功能使用户能够更贴近其特定要求定制模型，从而提高专业环境中预测的准确性和相关性。 优点： 历史预测 TimeGPT可以分析过去的数据来生成历史预测，让用户了解模型如何预测过去的事件。 特点： 这对于验证模型的准确性和可靠性特别有利，让用户对其未来的预测充满信心。 好处： 管理复杂的预测场景 TimeGPT 的功能在处理假期、特殊日期和不规则时间戳等复杂场景时特别有用。 这些事件可以显着影响时间序列数据的趋势。考虑到这些日期的独特影响，TimeGPT 检测异常和纳入外生变量的能力有助于准确预测这些日期。 假期和特殊日期： 时间序列数据有时可能不规则或有缺失点。 TimeGPT 复杂的算法可以处理此类不规则情况，即使数据不一致，也能确保一致且准确的预测。 不规则时间戳： 在 MindsDB 中部署 TimeGPT 模型 MindsDB 是一个根据企业数据构建定制人工智能的平台。它的工作原理是将任何数据源与任何人工智能/机器学习模型或框架连接起来，并自动化实时数据在它们之间的流动。 MindsDB 将数据源与先进的 AI/ML 模型（如 TimeGPT）连接起来。这使您可以轻松创建、训练和管理这些模型，这对于那些在机器学习方面经验很少的人特别有利。 将 TimeGPT 集成到 MindsDB 中首先使用以下语句创建 TimeGPT ML 引擎并提供 TimeGPT API 密钥。 CREATE ML_ENGINE timegpt_engine FROM timegpt USING timegpt_api_key = 'timegpt-api-key'; 接下来，用户可以使用 语句来创建、训练和部署 TimeGPT 模型。 CREATE MODEL CREATE MODEL model_table FROM data_source (SELECT * FROM data_table) PREDICT column_to_be_predicted ORDER BY date_column GROUP BY column_name, column_name, ... HORIZON 3 -- model forecasts the next 3 rows USING ENGINE = 'timegpt_engine'; 现在您可以查询模型来获取预测： SELECT m.date_column, m.column_to_be_predicted FROM data_table AS d JOIN model_table AS m WHERE d.date_column > LATEST; 借助 MindsDB，您可以自动进行预测并不断生成预测以供任何下游使用。当您拥有定期更新的动态数据时，它特别有用。然后，应使用最新数据对模型进行微调，以提供尽可能准确的预测。 在这里，我们创建一个作业，使用最新数据微调模型并将每日预测保存在数据库表中。 CREATE JOB automate_forecasts ( FINETUNE model_table FROM data_source (SELECT * FROM data_table); CREATE TABLE daily_forecasts_{{START_DATETIME}} ( SELECT m.date_column, m.column_to_be_predicted FROM data_table AS d JOIN model_table AS m WHERE d.date_column > LATEST ) ) EVERY 1 day; 要查看完整的示例，请访问 。您可以 。 此处的文档页面 在此处找到更多预测用例 如何在预测分析中使用 TimeGPT 公司必须足够敏捷，能够对每分钟的市场变化做出反应。使用预测分析技术（例如 TimeGPT 支持的技术）将帮助您领先一步，甚至为您带来竞争优势。 企业可以在几个关键领域利用 TimeGPT，包括： 财务预测 TimeGPT 擅长处理和解释基于时间的数据，可以在金融波动领域做出更精确的预测。它能够识别金融数据集中的当前趋势和细微差别，有助于制定更明智的投资策略。 需求预测 在零售和制造等行业，TimeGPT 有助于预测产品需求。这对于库存管理、供应链优化和战略规划至关重要。通过分析历史销售数据和市场趋势，TimeGPT 可以预测未来的需求模式，帮助企业有效做好准备和适应。 异常检测 该模型的顺序学习方法在检测异常方面具有优势，例如发现网络流量中的异常模式以实现网络安全或识别机器性能异常以进行预测性维护。此功能对于在潜在问题加剧之前避免它们至关重要。 预测分析用例 以下是使用 TimeGPT 进行准确预测分析的几种方法。 与传统方法相比，TimeGPT 在股价预测方面表现出色，为投资者和分析师提供帮助。 股市分析： ：预测医疗保健趋势，这对于资源分配和规划非常重要。 医疗保健趋势预测 TimeGPT 预测未来的物流需求，提高效率并降低成本。 供应链优化： 它预测零售购买趋势，有助于库存管理和有针对性的营销。 零售客户行为分析： TimeGPT 识别潜在的设备故障，最大限度地减少停机时间和维护成本。 制造预测性维护： 现实世界中的 TimeGPT 全球业务比以往任何时候都更加复杂和相互关联。单个行业的一个错误举动可能会对其他几个行业产生连锁反应，因此公司利用预测分析来预见、准备和应对未来事件至关重要。 凭借其先进的时间序列分析、深度学习功能、自适应学习和可定制的可扩展模型，TimeGPT 已被证明是更准确预测分析的有效工具。 将 TimeGPT 与 MindsDB 集成创建了一个强大的组合，可以直接在业务数据库中增强预测洞察的精度和适用性。这使您能够灵活地预测快速发展的全球市场并做出快速反应。 TimeGPT 对贵公司数据的表现如何？查看 。 此处的教程 也发布 。 在这里

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TimeGPT 如何利用 AI 改变预测分析

太長; 讀書

Jorge Torres

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